【手続補正書】
【提出日】平成18年9月11日(2006.9.11)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力パターンから複数の入力ベクトルを抽出するステップと、
前記入力ベクトルの各々に対応する基底行列を用いて、前記入力ベクトルをそれぞれ射影して射影ベクトルを求めるステップと、
前記射影ベクトルを複数結合した結合ベクトルを、前記結合ベクトルに対応する判別行列を用いて射影するステップと
を含むことにより入力パターンの特徴を抽出するパターン特微抽出方法。
【請求項２】
入力パターンから複数の入力ベクトルを抽出するステップと、
前記入力ベクトルの各々に対応する基底行列を用いて、前記入力ベクトルをそれぞれ射影して射影ベクトルを求めるステップと、
前記射影ベクトルをそれぞれ正規化して正規化ベクトルを得るステップと、
前記正規化ベクトルを複数結合した結合ベクトルを、前記結合ベクトルに対応する判別行列を用いて射影するステップと
を含むことにより入力パターンの特徴を抽出するパターン特徴抽出方法。
【請求項３】
入力パターンから複数の入力ベクトルを抽出するステップと、
前記入力ベクトルを射影して射影ベクトルを求めるステップとを実行することによって入力パターンの特徴を抽出するパターン特微抽出方法であって、
前記射影ベクトルを求めるステップは、
前記入力ベクトルの各々に対応する基底行列と、
この基底行列を用いて前記入力ベクトルをそれぞれ射影して得られる射影ベクトルを複数結合した結合ベクトルに対応する判別行列と
によって特定される変換行列を用いて、入力ベクトルを射影することを特微とするパターン特徴抽出方法。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載のパターン特徴抽出方法において、
前記入力ベクトルに対応する基底行列が、前記入力ベクトルに対する判別行列であることを特微とするパターン特微抽出方法。
【請求項５】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載のパターン特徴抽出方法において、
前記入力ベクトルに対応する基底行列が、前記入力ベクトルの主成分ベクトルを抽出するための変換行列と前記主成分ベクトルに対する判別行列とによって特定される基底行列であることを特徴とするパターン特徴抽出方法。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか１項に記載のパターン特微抽出方法において、
前記入力ベクトルを抽出するステップは、画像を入力パターンとして、前記画像の予め定めた複数のサンプル点集合のそれぞれのサンプル点集合毎に、前記サンプル点集合内のサンプル点から得られる画素値を要素とするベクトルを抽出するステップを含むことで画像の特徴を抽出することを特徴とするパターン特徴抽出方法。
【請求項７】
請求項６に記載のパターン特徴抽出方法において、
前記サンプル点集合は、前記画像の局所領域から得られる部分画像内のそれぞれの画素をサンプル点とする集合からなることで、画像の特徴を抽出することを特徴とするパターン特徴抽出方法。
【請求項８】
請求項６に記載のパターン特徴抽出方法において、
前記サンプル点集合は、前記画像から得られる縮小画像内のそれぞれの画素をサンプル点とする集合からなることで、画像の特徴を抽出することを特微とするパターン特微抽出方法。
【請求項９】
請求項１乃至５のいずれか１項に記載のパターン特徴抽出方法において、
前記入力ベクトルを抽出するステップは、画像を入力パターンとして、前記画像の予め定めた複数の局所領域毎に、その局所領域から算出した特微量を入力ベクトルとして抽出するステップを備えることで画像の特微を抽出することを特徴とするパターン特徴抽出方法。
【請求項１０】
請求項１乃至５のいずれか１項に記載のパターン特徴抽出方法において、
前記入力ベクトルを抽出するステップは、画像を入力パターンとして、前記画像をフーリエ変換するステップと、前記画像のフーリエスベクトルから入力ベクトルとしてフーリエスベクトルベクトルを抽出するステップと、前記画像のフーリエ強度スベクトルから入力ベクトルとしてフーリエ強度ベクトルを抽出するステップとを備えることで画像の特徴を抽出することを特微とするパターン特徴抽出方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載のパターン特徴抽出方法において、
前記画像から複数の部分画像あるいは縮小画像を抽出し、それぞれの前記部分画像あるいは縮小画像のフーリエスベクトルベクトル、若しくは、それぞれの前記部分画像あるいは縮小画像のフーリエ強度ベクトルを抽出することで画像の特微を抽出することを特徴とするパターン特徴抽出方法。
【請求項１２】
入力パターンから複数の入力ベクトルを抽出するベクトル抽出手段と、
前記入力ベクトルの各々に対応する基底行列を記憶する基底行列記憶手段と、
前記基底行列記憶手段によって記憶される基底行列を用いて、前記入力ベクトルをそれぞれ射影して射影ベクトルを求める線形変換手段と、
前記線形変換手段によって得られる射影ベクトルを複数結合した結合ベクトルに対応する判別行列を記憶する判別行列記憶手段と、
前記判別行列記憶手段に記憶される判別行列を用いて、前記射影ベクトルを複数結合した結合ベクトルを射影する第二の線形変換手段と
を備えることにより入力パターンの特徴を抽出するパターン特徴抽出装置。
【請求項１３】
入力パターンから複数の入力ベクトルを抽出するベクトル抽出手段と、
前記入力ベクトルの各々 に対応する基底行列を記憶する基底行列記憶手段と、
前記基底行列記憶手段によって記憶される基底行列を用いて、前記入力ベクトルをそれぞれ射影して射影ベクトルを求める線形変換手段と、
前記射影ベクトルをそれぞれ正規化して正規化ベクトルを得る正規化手段と、前記正規化手段によって得られる正規化ベクトルを複数結合した結合ベクトルに対応する判別行列を記憶する判別行列記憶手段と、
前記判別行列記憶手段に記憶される判別行列を用いて、前記正規化ベクトルを複数結合した結合ベクトルを射影する第二の線形変換手段と
を備えることにより入力パターンの特微を抽出するパターン特微抽出装置。
【請求項１４】
入力パターンから複数の入力ベクトルを抽出するベクトル抽出手段と、入力ベクトルを変換するための変換行列を記憶する変換行列記憶手段と、前記変換行列記憶手段に記憶される変換行列を用いて、前記入力ベクトルを射影する線形変換手段とを備えることによって入力パターンの特微を抽出するパターン特徴抽出装置であって、
前記変換行列記憶手段に記憶される変換行列は、
前記入力ベクトルの各々に対応する基底行列と、
この基底行列を用いて前記入力ベクトルをそれぞれ射影して得られる射影ベクトルを複数結合した結合ベクトルに対応する判別行列と
によって特定される変換行列であることを特徴とするパターン特徴抽出装置。
【請求項１５】
入力パターンの特微を抽出するパターン特徴抽出をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記プログラムは、
入力パターンから複数の入力ベクトルを抽出する機能と、
前記入力ベクトルの各々に対応する基底行列を用いて、前記入力ベクトルをそれぞれ射影して射影ベクトルを求める機能と、
前記射影ベクトルを複数結合した結合ベクトルを、前記結合ベクトルに対応する判別行列を用いて射影する機能と
を実行させるためのプログラムから構成されることを特徴とするプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１６】
入力パターンの特徴を抽出するパターン特徴抽出をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記ブログラムは、
入力パターンから複数の入力ベクトルを抽出する機能と、
前記入力ベクトルの各々に対応する基底行列を用いて、前記入力ベクトルをそれぞれ射影して射影ベクトルを求める機能と、
前記射影ベクトルをそれぞれ正規化して正規化ベクトルを得る機能と、前記正規化ベクトルを複数結合した結合ベクトルを、前記結合ベクトルに対応する判別行列を用いて射影する機能と
を実行させるためのプログラムから構成されることを特徴とするプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１７】
入力パターンから複数の入力ベクトルを抽出する機能と、前記入力ベクトルを射影する機能とを実行することで、入力パターンの特徴を抽出するノ又ターン特徴抽出をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記入力ベクトルを射影する機能は、
前記入力ベクトルの各々 に対応する基底行列と、
この基底行列を用いて前記入力ベクトルをそれぞれ射影して得られる射影ベクトルを複数結合した結合ベクトルに対応する判別行列と
によって特定される変換行列を用いて、射影する機能であることを特徴とするプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１８】
入力画像を異なる分割数で分割して、複数のブロック画像を求めるステップと、
前記ブロック画像のフーリエ強度を抽出するステップと
を含むことにより、入力画像の特徴量を抽出することを特徴とするパターン特徴抽出方法。
【請求項１９】
請求項１８に記載のパターン特徴抽出方法において、さらに、前記フーリエ強度の各々
を走査してマルチブロックフーリエ強度ベクトルを抽出するステップと、
前記マルチブロックフーリエ強度ベクトルを、基底行列を用いて射影して、射影ベクトルを求めるステップと
を含むことを特徴とするパターン特徴抽出方法。
【請求項２０】
請求項１９に記載のパターン特微抽出方法において、さらに、前記射影ベクトルを正規化して正規化ベクトルを求めるステップを含むことを特微とするパターン特微抽出方法。
【請求項２１】
請求項１９または２０に記載のパターン特微抽出方法において、
前記基底行列が、
マルチブロックフーリエ強度ベクトルの主成分ベクトルを抽出するための変換行列と、
前記主成分ベクトルに対する判別行列と
によって特定される基底行列であることを特微とするパターン特徴抽出方法。
【請求項２２】
請求項１８乃至２１のいずれかに記載のパターン特徴抽出方法において、
前記複数のブロック画像を求めるステップが、
前記入力画像の全体を１つのブロック画像とする１つの全体画像と、前記入力画像を４ブロックに等分割して得られる４個のブロック画像と、前記入力画像を１６ブロックに等分割して得られる１６個のブロック画像とを少な＜とも求めることを特徴とするパターン特徴抽出方法。
【請求項２３】
予め定められた計算式を用いて入力正規化画像に対するフーリエスベクトルを計算することで、フーリエスベクトルベクトルを求めるステップと、正規化画像の部分画像のフーリエ強度から、マルチブロックフーリエ強度ベクトルの抽出を行うステップと、
フーリエスベクトルベクトルと前記マルチブロック強度ベクトルとを基底行列を用いた特徴ベクトルの射影を行い、それぞれの正規化ベクトルを得るステップと、
正規化ベクトルを結合フーリエベクトルを成すように連結し、この連結された値を第２の基底行列を用いて射影ベクトルを得るステップと、
射影ベクトルを量子化することでフーリエ特微を抽出するステップとを含むことを特微とするパターン特徴抽出方法。